前言

根据《2021年***开发者调查》,

SQL是最常用的五种编程语言之一。

所以,我们应该多投入时间来学习SQL。

由Storyset绘制的人物插图

但是有一个问题:

如何在没有数据库的情况下练习数据库查询呢?

在今天的文章中,让我们一起来解决这个基本问题,学习如何从零开始创建自己的MySQL数据库。在Python和一些外部库的帮助下,我们将创建一个简单的脚本,可以自动创建并使用随机生成的数据,填充我们的表格。

但是,在讨论实现细节之前,我们首先需要讨论一些先决条件。

注意:当然还有其他方法可以获取用于实践的SQL数据库(例如直接找资源下载),但使用Python和一些外部库可以为我们提供额外且有价值的实践机会。

先决条件

我们先从最基本的开始。

首先,需要安装MySQL Workbench并连接服务,接下来就可以开始建立数据库:

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS your_database_name;

现在,我们只需要安装必要的python库,基本的设置就完成了。我们将要使用的库如下所示,可以通过终端轻松安装。

  1. NumPy: pip install numpy
  2. Sqlalchemy: pip install sqlalchemy
  3. Faker: pip install faker

创建脚本

完成基本设置后,我们可以开始编写python脚本了。

先用一些样板代码创建一个类,为我们提供一个蓝图,指导我们完成其余的实现。

import numpy as np
import sqlalchemy
from faker import Faker [python学习裙:90 3971231###
from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String, MetaData, Date,
class SQLData:
    def __init__(self, server:str, db:str, uid:str, pwd:str) -> None:
        self.__fake = Faker()
        self.__server = server
        self.__db = db
        self.__uid = uid
        self.__pwd = pwd
        self.__tables = dict()
    def connect(self) -> None:
        pass
    def drop_all_tables(self) -> None:
        pass
    def create_tables(self) -> None:
        pass
    def populate_tables(self) -> None:
        pass

目前我们还没用特别高级的语法。

我们基本上只是创建了一个类,存储了数据库凭据供以后使用,导入了库,并定义了一些方法。

建立连接

我们要完成的第一件事是创建一个数据库连接。

幸运的是,我们可以利用python库sqlalchemy来完成大部分工作。

class SQLData:
    #...
    def connect(self) -> None:
        self.__engine = sqlalchemy.create_engine(
            f"mysql+pymysql://{self.__uid}:{self.__pwd}@{self.__server}/{self.__db}"
        )
        self.__conn = self.__engine.connect()
        self.__meta = MetaData(bind=self.__engine)

这个方法可以创建并存储3个对象作为实例属性。

首先,我们创建一个连接,作为sqlalchemy应用程序的起点,描述如何与特定类型的数据库/ DBAPI组合进行对话。

在我们的例子中,我们指定一个MySQL数据库并传入我们的凭据。

接下来,创建一个连接,它可以让我们执行SQL语句和一个元数据对象(一个容器),将数据库的不同功能放在一起,让我们关联和访问数据库表。

创建表格

现在,我们需要创建数据库表。

class SQLData:
    #...
    def create_tables(self) -> None:
        self.__tables['jobs'] = Table (
            'jobs', self.__meta,
            Column('job_id', Integer, primary_key=True, autoincrement=True, nullable=False),
            Column('description', String(255))
        )
        self.__tables['companies'] = Table(
            'companies', self.__meta,
            Column('company_id', Integer, primary_key=True, autoincrement=True, nullable=False),
            Column('name', String(255), nullable=False),
            Column('phrase', String(255)),
            Column('address', String(255)),
            Column('country', String(255)),
            Column('est_date', Date)
        )
        self.__tables['persons'] = Table(
            'persons', self.__meta,
            Column('person_id', Integer, primary_key=True, autoincrement=True, nullable=False),
            Column('job_id', Integer, ForeignKey('jobs.job_id'), nullable=False),
            Column('company_id', Integer, ForeignKey('companies.company_id'), nullable=False),
            Column('last_name', String(255), nullable=False),
            Column('first_name', String(255)),
            Column('date_of_birth', Date),
            Column('address', String(255)),
            Column('country', String(255)),
            Column('zipcode', String(10)),
            Column('salary', Integer)
        )
        self.__meta.create_all()

我们创建了3个表,并将它们存储在一个字典中,以供以后参考。

在sqlalchemy中创建表也非常简单。我们只需实例化一个新的表,提供表名、元数据对象,并指定不同的列。

在本例中,我们创建了一个job表、一个company表和一个person表。person表还通过了foreign kkey链接了其他表,这使数据库在实践SQL连接方面更加有趣。

定义了所有表格之后,我们只需调用MetaData对象的create_all()方法就好了。

生成一些随机数据

虽然我们创建了数据库表,但仍然没有任何数据可用。因此,我们需要生成一些随机数据并将其插入到表中。

class SQLData:
    #...
    def populate_tables(self) -> None:
        jobs_ins = list()
        companies_ins = list()
        persons_ins = list()
        for _ in range(100):
            record = dict()
            record['description'] = self.__fake.job()
            jobs_ins.append(record)
        for _ in range(100):
            record = dict()
            record['name'] = self.__fake.company()
            record['phrase'] = self.__fake.catch_phrase()
            record['address'] = self.__fake.street_address()
            record['country'] = self.__fake.country()
            record['est_date'] = self.__fake.date_of_birth()
            companies_ins.append(record)
        for _ in range(500):
            record = dict()
            record['job_id'] = np.random.randint(1, 100)
            record['company_id'] = np.random.randint(1, 100)
            record['last_name'] = self.__fake.last_name()
            record['first_name'] = self.__fake.first_name()
            record['date_of_birth'] = self.__fake.date_of_birth()
            record['address'] = self.__fake.street_address()
            record['country'] = self.__fake.country()
            record['zipcode'] = self.__fake.zipcode()
            record['salary'] = np.random.randint(60000, 150000)
            persons_ins.append(record)
        self.__conn.execute(self.__tables['jobs'].insert(), jobs_ins)
        self.__conn.execute(self.__tables['companies'].insert(), companies_ins)
        self.__conn.execute(self.__tables['persons'].insert(), persons_ins)

现在,我们可以利用Faker库来生成随机数据。

我们只需在for循环中使用随机生成的数据,创建一个由字典表示的新记录。然后将单个记录追加到可用于(多个)insert语句的列表中。

接下来,从连接对象中调用execute()方法,并将字典列表作为参数传递。

就是这样!我们成功实现了类—只需要把类实例化,并调用相关函数来创建数据库。

if __name__ == '__main__':
    sql = SQLData('localhost','yourdatabase','root','yourpassword')
    sql.connect()
    sql.create_tables()
    sql.populate_tables()

试着做一个查询

剩下的唯一一件事是——需要验证我们的数据库是否已经启动和运行,是否确实包含一些数据。

从基本的查询开始:

SELECT *
FROM jobs
LIMIT 10;

Python创建SQL数据库流程逐步讲解

基本查询结果[图片by作者]

看起来我们的脚本成功了,我们有一个包含实际数据的数据库。

现在,尝试一个更复杂的SQL语句:

SELECT
  p.first_name,
  p.last_name,
  p.salary,
  j.description
FROM
  persons AS p
JOIN
  jobs AS j ON
  p.job_id = j.job_id
WHERE
  p.salary > 130000
ORDER BY
  p.salary DESC;

Python创建SQL数据库流程逐步讲解

这个结果看起来很靠谱 – 可以说我们的数据库在正常运行。

结论

在本文中,我们学习了如何利用Python和一些外部库来用随机生成的数据创建我们自己的实践数据库。

虽然可以很容易地下载现有的数据库来开始练习SQL,但使用Python从头创建自己的数据库提供了额外的学习机会。由于SQL和Python经常紧密联系在一起,所以这些学习机会可能会特别有用。

原文地址:https://blog.csdn.net/xff123456_/article/details/126934353

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